数据仓库概要设计,构建,使用说明文档_第1页
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文档简介

1、这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的 OLTP 数据库一样的设计方法。来进行数据仓库的开发，因为原型法的思想是从构建系统的简单的基本框架着重复工作，并根据现有条件根据每个人的特点进行了分工。(1)技术准备工作；(2)需求分析分析(3)概念模型设计；(4)数据仓库生成；下面我们以三个主要设计步骤为主线，介绍在各个设计步骤中设计的基本内容。一、技术准备工作这一阶段的工作包括：技术评估，开发环境准备。 管理数据仓库的技术要析型数据单独集中存放，也就是用数据仓库来存放。一步里确定的性能指标包括：管理大数据量数据的能力；进行灵活数据分析的能力；根据数据模型重组数据的能力；周期性成批装载数

2、据的能力；2 、开发环境准备Analysis Manager：在已有的关系数据的基础上进行数据仓库的建立及使用。二、 需求分析构建数据仓库和多维数据集等工作都是面向决策分析的，因此，需要对决策况，统计计算贷款总额、正常贷款总额以及不良贷款总额。此外，为了考察这6好的做出贷款决策以及相应的策略调整提供较全面的支持和辅助。2、分析的数值（事实）：贷款总额、正常贷款额以及不良贷款额。3、分析的角度（维度）：信贷机构、时间、贷款类别、贷款期限和经营状况。4、分析的粒度（维度级别）：信贷机构市行、支行和管辖机构。时间（年、季度和月）。后进行多维数据分析的事实数据和维度数据等信息。仓库系统的概念模型。根据要求，我们进行了如下的操作：明确的描述，我们设定的内容包括：五张事实表的的主键；贷款类别代码表：贷款分析视图：表之间的关系；四、数据仓库生成1、连接数据源2、建立多维数据集选择事实数据表选择数据集的度量值3、建立维度信贷机

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